Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
固体触媒を充填した反応器に液とガスを流通させて行う気液固系のフロー反応は、生産性で極めて優れている。しかし、気液固の３相が複雑な流動状態を形成するため、その設計には、感と経験に加え、試行錯誤での検討が必要となっている。本研究では、気液固反応用のフロー反応装置を自動最適設計することを目指し、内部流動状態と化学反応の関係理解に基づいた反応成績予測手法の開発を実施する。有機合成化学の多様性に対応するため、構築したデータベースに対して転移学習を行い、少数の新規データからの反応成績予測実現を目指す。
